La Casa de Bello, a través de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM), liderará dos iniciativas en el marco del II Concurso Tecnologías Avanzadas 2024 de la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID). Los proyectos abordarán desde diversas perspectivas la inteligencia artificial para aportar con conocimientos de excelencia al vínculo con la industria. La institución también participará como asociada en un estudio mediante el Hospital Clínico de la Universidad de Chile.
La Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID), a través del II Concurso Tecnologías Avanzadas 2024, busca financiar soluciones de base científica y tecnológica en tres áreas: Descarbonización justa; resiliencia ante la crisis climática y diversificación de la matriz productiva.
Los proyectos ganadores recibirán financiamiento de hasta $660.000.000 millones para el desarrollo de un prototipo a pequeña escala, tendrán un plazo de ejecución de hasta 48 meses, con la posibilidad de una extensión de 12 meses por única vez.
Para este periodo, la Universidad de Chile, en línea con su compromiso con la innovación para contribuir a los desafíos globales, lideró la adjudicación con dos iniciativas seleccionadas como institución principal y una como asociada, de un total de 10 propuestas a nivel nacional.
Las dos iniciativas principales provienen de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM) y utilizarán Inteligencia artificial tanto para el monitoreo de la producción agrícola como para la creación de un sistema operativo para baterías eléctricas. El Hospital Clínico de la Universidad, como institución asociada, también recibirá financiamiento para una iniciativa liderada por la Universidad de los Andes, enfocada el tratamiento de la osteoartritis.
IA para el monitoreo de la producción agrícola
“Un sistema de inteligencia artificial (IA) para el seguimiento de la producción agrícola a nivel nacional basado en datos de teledetección y de fuentes colectivas” (An AI system for nation-wide agricultural production monitoring based on crowd-sourced and remote-sensing data), es una de las propuestas adjudicadas, a cargo de los académicos Valentín Barriere del Departamento de Ciencias de la Computación (DCC), y Jaime Ortega, del Centro de Modelado Matemático (CMM).
El proyecto recopila imágenes satelitales para obtener datos de alta calidad que permitan entrenar modelos de IA para el aprendizaje efectivo de los límites de las parcelas, tipos de cultivos y la estimación del rendimiento de las producciones agrícolas en Chile. “Esta información permitirá la optimización de la planificación del uso de la tierra, la previsión del mercado, la gestión de los recursos hídricos, la vigilancia ambiental, la reducción del riesgo de desastres y la gestión de la cadena del suministro de alimentos”, explicó el académico Valentín Barriere.
Los recursos entregados por el concurso ANID permitirán la creación de una plataforma de recolección de datos, máquinas de entrenamiento de modelos de “Deep learning” e investigación para procesar, entrenar y validar los modelos de IA.
Un sistema operativo para baterías
Buscando conocer el estado de las baterías eléctricas y optimizar su uso, un grupo interdisciplinario compuesto por los investigadores Gonzalo Díaz, del Laboratorio Avanzado de Geoestadística y Supercómputo (ALGES); Álvaro Egaña, Felipe Navarro y Alejandro Ehrenfeld del Centro Avanzado de Tecnología para la Minería (AMTC); Marcos Orchard del Departamento de Ingeniería Eléctrica (DIE); y Jorge Silva del Centro de Aceleración Sostenible de Electromovilidad (CASE), crearon un sistema operativo llamado AIBOS (AI Battery Operating System).
Los recursos asignados para la propuesta, “Sistema operativo de gestión del estado de salud de las baterías basado en inteligencia artificial para micromovilidad eléctrica, planificación de misiones de flotas eléctricas y respaldo energético” (AI based battery state-of-health-aware management operating system for micro e-mobility, e-fleet mission planning and energy back-up), permitirán desarrollar y experimentar la aplicación de esta tecnología.
Mediante técnicas de inteligencia artificial, este sistema operativo, buscará conocer el estado de las diferentes baterías y utilizar toda esta información para predecir sus comportamientos. De esta forma, permitirá tomar las mejores decisiones para mejorar el desempeño de este tipo de energías, dependiendo del tipo de problema que se esté resolviendo.
“Los beneficiados son todos los usuarios de dispositivos que usan baterías. Desde nosotros, usuarios comunes, que pueden usar baterías en los teléfonos móviles, scooter o bicicletas eléctricas, pasando por aquellas empresas que manejan flotas de vehículos eléctricos. Podría impactar incluso a grandes compañías que crean tecnologías basadas en baterías, como lo son fabricantes de teléfonos o de vehículos eléctricos”, señaló el investigador y líder de la iniciativa, Gonzalo Díaz.
Un biofármaco para el tratamiento de osteoartritis
Como institución asociada, la Universidad de Chile será parte del proyecto, “Glycostem-sEV, biofármaco acelular, para el tratamiento de osteoartritis: Desarrollo y optimización de un bioproceso eficiente a gran escala y validación clínica”, a través de la participación del académico del Hospital Clínico y de la Facultad de Medicina, Jorge Toledo. La Universidad de Los Andes, es la institución principal de esta iniciativa, liderada por Patricia Luz, académica de la Facultad de Medicina de esa casa de estudios.
Comunicaciones VID
